Mes: Junio 2016

Lugares No Mapeados de OpenStreetMap – 2016

Traducción del artículo en el blog de Pascal Neis:

En 2010 y 2011 realicé varios estudios para detectar regiones subrepresentadas también conocidas como lugares “no mapeados” en OpenStreetMap (OSM). Más de cinco años después, algunas personas me preguntaron si podía ejecutar nuevamente el análisis. Basado en el último archivo de volcado OSM planet y Taginfo, casi un millón de lugares han sido etiquetados como village. Además, cerca de 59 millones de calles tienen un valor de highway residential,unclassified o service. Mi algoritmo para encontrar lugares no mapeados trabaja de las siguiente manera:

Utiliza cada nodo lugar (place) del conjunto de datos de OSM que tenga como valor village (place=village).
Busca en un radio de cerca de 700 metros por una calle con uno de los siguientes valores de highway: residential, unclassified o service.
Si no se logra encontrar alguna calle ¡Marca el lugar como “no mapeado”!

Mis resultados para el planet OSM completo están en la siguiente página web.

No Mapeado

En conjunto tenemos más de 440.000 lugares no mapeados en OSM. Como puedes ver en la imagen arriba, la mayoría de los lugares están en torno a África Central, Arabia Saudita y China. Sin embargo, espero que este análisis ayude a completar algunas de las áreas faltantes o a revisar algunos datos incorrectos en el mapa ¿Algunas observaciones sobre “falsos=positivos” o ¿Por qué tu villa está marcada como no mapeada? Algunas posibles razones: ¿Es la etiqueta utilizada para tu localidad la correcta? Revisar la página en el wiki para mayor información. Algunas veces “hamlet” podría ser el valor correcto para etiquetar ¿Están etiquetadas correctamente las highways cercanas? (wiki de OSM)

Cantidad de lugares no mapeados por cada continente:

África 119.084
Asia 241.833
Australia 212
Europa 44.819
América del Norte 16.464
Oceanía 837
América del Sur 15.576

Cosas Técnicas: Los datos de OSM para el análisis son preparados por un lector personalizado de OSM PBF. La página web, que muestra los resultados, está basada en Leaflet 1.0.0-rc1 y el complemento realmente rápido PruneCluster.

Gracias a maɪˈæmɪ Dennis.